IBM 提出新計算模型 DCS，比 HPC 更高效靈活

IBM 工程師 Michael Johnston

數十年來，研究者都在用高效能運算（ HPC ）來提升系統的速度和規模，現在，IBM 的新模型——資料中心計算（DCS ）將提供更快速高效的運算架構。

雷鋒網瞭解到，DCS 提供了專注於協同定位運算和資料的計算架構，目的是減少資料移轉，從而使使用者能夠以前所未有的速度將複雜的分析程式應用於千百萬位元組（PB ） 資料。IBM 認為， DCS 模式將使科研人員和機構能夠在電腦的説明下加快新材料的發現，設計和測試過程。

Michael Johnston 是具有計算生物物理學和生物化學專業背景的 IBM 研究工程師，致力於 HPC 和應用程式設計。Michael Johnston 博士的 DCS 及雲系統團隊是 IBM 都柏林研究實驗室的成員。在過去四年內，Michael Johnston 的主要工作是在英國哈特裡中心（Hartree Centre），與英國科學與技術設施理事會（STFC）合作進行一系列的專案合作。IBM 發佈了能夠處理海量資料流程的軟體架構原型，這是為 SKA（平方公里陣列）望遠鏡項目而建，能夠自動分類天體物件。

SKA 專案的主要目的是通過遍佈在澳大利亞、紐西蘭或貫穿南非的雷達和天線網路，對射電源進行精確觀測。

從 2015 年起，Michael Johnston 博士的焦點開始向“ 計算型材料設計 ” 上轉移。

計算型材料設計的反復實驗與穿著白大褂的科學家們在實驗室裡做的化學實驗並沒有什麼不同，只不過是在電腦中發生的。Michael Johnston 團隊的目標是説明工業界最大程度地發揮電腦的潛力，用來設計新的分子和化學混合物（或配方）。事實上，這些“配方”就在我們身邊，像是普通居民家中洗衣粉裡的化學製品，還有提高發動機性能的新款燃料添加劑等等，這些都在“配方”的範圍內。在電腦的説明下，企業可以省下一筆昂貴的實驗室開支，科學家們也節省了大量的時間可以用在其他設計實驗中。

Michael Johnston 表示，這些研究很大程度上都依賴於 IBM 的技術。團隊使用 GPU，OpenPower 和 IBM 資料中心架構，用來加速資料類比和分析。同時， IBM 認知領域以及資料分析方面的專家也在幫助該團隊開發出更好的分析技術，以便為 DCS 服務。

目前，IBM 已經與一些企業建立了合作關係，除了 STFC，IBM 還與 NVIDIA、Mellanox 等公司合作，致力於為學界、工業界和政府領域提供軟體解決方案。

此外，IBM 還與聯合利華合作，為其開發了一項計算型設備，讓研究人員可以在超級電腦上運行該公司真實世界的實驗版本，並且通過一個簡單的移動介面和 HPC 黑箱，幫助他們預先篩選成分，以便聯合利華可以用更少的精力，設計出更好的新產品。

雷鋒網的讀者可以從上述三個圖中看出，該

設備是如何檢測出甲醇和水的不同比例混合物，以及將分子溶解或者分離出來的。圖一

：選擇 DCS 進行實驗。

圖二：選擇分子的測試和實驗類型。

圖三：實驗完成，紅線下的混合物將被分離。

值得一提的是，Michael Johnston 博士稱自己的團隊不僅對外面向工業界，對內還要回饋給 IBM。哈特裡中心的一部分使命是促進資料中心的計算技術驅動發展。因此，當人們使用這些新技術時，向研發人員提供回饋也同樣重要，必須要讓研究者通過測試結果看到哪些項目的效果比較好，以及還有沒有新的功能使得團隊的目標更容易達成。這種回饋過程對解決未來工業和學術界的問題有很大幫助。

Via 

IBM